基于改进小损伤模型复合材料容器结构损伤检测

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1、ABSTRACT摘要本文研究了含裂纹小损伤复合材料容器结构的在线初期损伤检测。复合材料容器结构的在线损伤检测可以通过粘贴在结构表面的压电智能材料和基于振动分析基础上的信号处理来完成。以结构损伤振动检测的实际需要为出发点，提出了一种改进的小损伤结构的ANSYS动力学建模方法，研究了结构局部小损伤及其位置与所在处单元刚度矩阵变化的数量关系。这种方法的第一步是修正单位刚度矩阵的系数来使得用直接裂纹建模和改进的建模方法计算得到一致的固有频率。第二步是验证这两种建模方法得到的频响函数的一致性。针对完好结构和损伤结构情况这两种状态，通过仿真计算，得到结构的动力学响应信号，

2、用小波分析分解动力响应信号得到各个频段的一系列子信号，并求出子信号的能量谱，最后得到损伤前后的能量谱变化量。然后，将前面所求出的能量谱变化量作为人工神经网络的输入，经过训练的神经网络可以识别裂纹损伤的位置及尺寸。结果表明，改进的建模方法和直接裂纹损伤建模的方法具有很好的一致性。将小波变化得到的动力响应的能量谱作为损伤检测的特征量，具有很好的灵敏度，能检测到复合材料容器中非常细小的裂纹。关键词:复合材料容器，改进的建模方法，修正单元刚度系数，裂纹损伤检测，小波变换，神经网络ABSTRACTABSTRACTOnlinedamagedetectionofinitia

3、landtinycrackinacylindricalcompositevesselisstudiedinthispaper.Thein-situactivedamagedetectionofcompositestructurecanbeimplementedusingsurface-bondedpiezoelectricpatcheswithsignalprocessingbasedonvibrationanalysis.Tomeettheactualnecessityofthevibrationanalysisofstructuraldamagedetec

4、tion,animprovedmodelingmethodisproposedforsmallcrackmodelinginANSYSdynamicanalysis.Thismethodestablishesaspecific.numericalrelationshipforcrackstatusbetweenthemodificationcoefficientsofelementstiffnessmatrix.Thefirststepofthisimprovedmodelingmethodistodeterminemodificationcoefficien

5、tofelementstiffnessmatrixbasedonthecoherenceofnaturalfrequenciesfordirectcrackmodelingandmodificationcoefficientmodeling.Nextstepistoverifythecoherenceofthefrequency-responsefunctions.Fortheintegrityanddamagestatus,thesub-signalenergyspectrumvariationsaresimulatedonthebaseofresponse

6、signaldecompositioninvariousfrequencybandsbywaveletpacketanalysis.Takingtheenergyspectrumvariationsofthedecomposedwaveletsignalsastheinputsoftheartificialneuralnetwork,neuralnetworkistrainingforcracksizeandpositionidentification.Theresultshowsthattheimprovedcrackmodelingmethodhasgoo

7、d聆封亥ABSTRACTcoherencewithdirectcrackmodeling.Theenergyspectrumvariationsasthedamagedynamicsfeaturehavegoodsensitivity.Thereforeitcandetectverytinycracksincylindricalcompositevessel.Keywords:Cylindricalcompositevessel,ElementstiffnessmatrixModificationcoefficient,Crackdamagedetection

8、Wavelettransform,Ar